运用GA-BP神经网络对爆破振动速度预测

摘要

为了更好的预测爆破振动速度,运用遗传算法(GA)对BP神经网络的权值与阈值进行优化,构建GA-BP神经网络预测模型.结合华润小径湾实际爆破工程监测数据,确定以最大单段药量、爆心距以及测点至爆心的高程差作为输入参数,对爆破振动速度进行预测,并与BP神经网络模型的预测结果进行对比.结果表明:GA-BP神经网络模型预测结果的平均相对误差为5.80％,明显小于BP神经网络模型预测的平均误差14.19％.相比之下,GA-BP神经网络模型的预测精度更高,稳定性更好,可为多因素影响下类似工程爆破振动速度预测提供借鉴经验.